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| 1 | 基于时空不确定性分析的北京市农田土壤重金属镉含量等级划分显示文摘为了从时空角度探讨耕地土壤环境质量的类别划分并为差别化利用和管理土地提供可参考信息,针对多年期采样数据,采用基于时空指示克里金的方法对北京市2013年农田土壤重金属镉含量进行等级划分。其中通过自适应方法确定了等级划分最适宜的概率阈值,并基于等级错划指数估计了等级划分的不确定性。结果表明:相较于基于时空普通克里金的方法,基于时空指示克里金方法划分的等级具有更高的准确率。2013年北京市镉含量等级为超过背景值的农田区域主要分布在昌平大部分地区、平谷中部地区、大兴南部地区、房山南部等靠近城镇中心的地带,等级为低于背景值的农田区域则主要分布在延庆西部地区、怀柔北部等远离城镇中心的地带。镉含量等级的错划指数分布反映了北京市农田土壤重金属镉含量等级划分的不确定性程度。等级划分的不确定性在一定程度上受点位分布及概率阈值的影响。基于时空指示克里金的等级划分方法可为开展耕地土壤环境质量类别划分工作提供辅助支撑。 | 李晓岚 高秉博 周艳兵 潘瑜春 郜允兵 李斌 胡茂桂 | 2019 | 农业环境科学学报2019，38，2： | 5 |
| 2 | 面向土壤环境质量等级划分的统计推断与加密采样优化方法研究综述显示文摘环境质量等级划分是土壤环境调查和监测的一项重要目标。不同于总体估计和空间插值,等级划分只需要准确估计污染物浓度与等级划分阈值之间的大小关系,同时由于土壤环境质量等级具有空间连续性,加密采样时应该将样点布设在等级过渡地带,准确获取等级边界。但是初步调查的样点一般较为稀疏,导致等级估计结果具有较大的不确定性,难以反映真实的等级过渡情况,而且具体应用对两类等级划分错误也有不同的控制要求,构成了土壤环境质量等级划分及加密采样面临的特殊问题。本文分析梳理了国内外土壤环境质量等级划分统计推断与加密采样布局优化方法的研究进展,归纳总结了以等级划分为目的的统计推断方法与加密采样布局优化方法体系,并探讨了下一步研究的方向,为我国目前开展的农用地土壤环境类别划分、工矿企业土壤污染修复区确定等重大需求提供方法选择依据。 | 高秉博 郝朝展 李发东 胡茂桂 李晓岚 郜允兵 潘瑜春 | 2021 | 农业环境科学学报2021，40，4： | 4 |
| 3 | Spatial variability of soil chemical properties of Moso bamboo forests of China显示文摘This study investigates the spatial variability of soil organic matter(SOM),soil organic carbon(SOC)and pH in the upper 20-cm layer and 20-40 cm layer in Moso bamboo(Phyllostachys pubescens Pradelle)forests using a geostatistics model.Interpolation maps of SOM,SOC,and pH were developed using ordinary kriging(OK)and inverse distance weighted(IDW)methods.The pH,SOC,and SOM of the two soil layers ranged from 4.6 to 4.7,from 1.5 to 2.7 g kg^(-1)and from 20.3 to 22.4 g kg^(-1),respectively.The coefficient of variation for SOM and SOC was 29.9-43.3%while a weak variability was found for pH.Gaussian and exponential models performed well in describing the spatial variability of SOC contents with R^(2)varying from 0.95 to 0.90.The nugget/sill values of pH are less than 25%,which indicates a strong spatial correlation,while the nugget/sill values of SOC and SOM fall under moderate spatial correlation.Interpolation using ordinary kriging and inverse distance weighted methods revealed that the spatial distribution of SOM,SOC,and pH was inconsistent due to external and internal factors across the plots.Regarding the cross-validation results,the ordinary kriging method performed better than inverse distance weighted method for selected soil properties.This study suggests that the spatial variability of soil chemical properties revealed by geostatistics modeling will help decision-makers improve the management of soil properties. | Regassa Terefe Kun-yong Yu Yangbo Deng Xiong Yao Fan Wang Jian Liu | 2021 | Journal of Forestry Research2021，32，6： | 0 |
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